基于MonteCarlo模拟法快速计算电子束放射治疗的剂量分布

本文运用MC(Monte Carlo)方法来计算电子束放疗的三维剂量分布,以EGS4和PENELOPE为基础编制了专门计算电子束剂量分布的MC模拟程序LISTMC,以克服目前临床上采用的算法在处理人体复杂几何结构和不均匀介质时误差较大的问题.针对EGS4计算时间过长的缺陷,采取了取消体元边界对电子步长限制和代码优化等措施来提高计算速度,当入射电子能量为6MeV时,用时只有EGS4-PRESTA的1/10左右;其计算精度和EGS4相近.     

一种肺部肿瘤CT图象序列的自动分割方法

肺部肿瘤序列图象的自动分割是计算机肺部肿瘤三维辅助诊断系统的关键技术之一,肿瘤与周围组织关系的复杂性造成分割困难.为了给医生提供准确的肺部肿瘤影像,运用纹理分析和径向基神经网络实现了肺部肿瘤CT图象序列的自动分割,并根据相邻层肿瘤图象灰度、位置的相关性,提出了一种自动获取多层肿瘤区域神经网络训练样本的阈值分割算法.该算法首先计算图象纹理统计参数,以组成特征矢量空间,然后利用自适应径向基神经网络对特征矢量进行分类来实现肿瘤序列图象的自动分割.实验结果表明,与基于灰度的区域增长法和基于梯度算子和形状算子的最优阈值的分割方法相比较,该方法不仅能充分利用肺部肿瘤序列图象的三维信息,还可最大限度地减少人工干预,且分割结果较好地表现了肿瘤形态特征,经临床医生评估,具有较好的临床指导价值.     

基于Legendre矩的CT及MR医学图象融合方法

为了提高CT、MR多模态医学图象配准、融合的精度和速度,提出了基于Legendre矩的CT和MR多模态医学图象配准、融合方法,并运用二维9数据图象的Legendre矩正交性和无冗余性的特点,通过找出CT及MR两种模态医学图象的质心,计算出两图象的比例因子,从而完成了两图象的平移和旋转,并精确地实现了CT和MR两模态图象的配信、融合,还优化了Legendre矩的快速算法和提高了应用Legendre矩配准CT和MR图象的速度。实验表明,利用Legendre矩对CT和MR等多模态图象配准、融合,不失为一种比较直接、简洁的方法;同时,Legendre矩在医学影象诊断、放疗计划系统等方面也具有重要的应用价值。     

分布式电网经济调度及其多目标优化模型研究

为克服传统经济调度的目标单一,计算量大,优化不力等诸多不足导致模型适用的困难,从电网分区和协调计算的角度建立了基于多目标优化的分布式电网经济调度模型.该模型同时考虑了由售购电价差引起的经济效益最大,机组运行能耗最少和污染气体排放最小等三个目标函数.重点阐述了一种基于近似牛顿方向的多区域分布式计算方法,并利用改进的距离差分进化算法用于各个分区内的独立优化计算,然后采取异步迭代的信息同步机制实现了全局的等值修正计算.最终算例表明了该方法能够在分布式电网经济调度的优化计算过程中取得良好的应用效果.     

古今鱼藻瓷艺

鱼藻是地球上最早的动、植物中的品类之一,又是从古到今陶瓷艺术作品里,人们喜爱的瓷艺题材.历代都产生过造型丰富、风姿绰约的艺术珍品.     

基于链码匹配的断层间复杂轮廓线的三角片曲面重构

基于断层间轮廓线进行曲面重构是科学计算可视化的一个重要内容。本文利用链码理论对已获取的层间轮廓线进行编码,将二维的轮廓曲线转化为包含轮廓形状信息的一维链码;采用链码匹配技术完成相邻层轮廓特征点的匹配,将复杂轮廓线分割为若干简单的曲线段,最后,重构的曲面由这些分片构造的三角片曲面拼接而成。我们首先对模式识别中链码的串匹配算法作一个简要介绍,并详细分析讨论了其中的关键难点:编码,代价函数,链间距离,使其能够适用于我们的工作。实验表明该算法能够找出复杂轮廓线上恰当的对应特征点,从而构造出较真实的曲面。